Так что после прочтения документации лучше,
Я нашел это:
m1.setWeights(m2.getWeights());
Я также попытался fit
один из них, чтобы увидеть, что он не изучит другой и у него не было проблем.
Обратите внимание , что они оба должны иметь одинаковую структуру, полный пример:
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({ units: 4, inputShape: [8] }));
model.add(tf.layers.dense({ units: 4 }));
model.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });
const model2 = tf.sequential();
model2.add(tf.layers.dense({ units: 4, inputShape: [8] }));
model2.add(tf.layers.dense({ units: 4 }));
model2.compile({ optimizer: 'sgd', loss: 'meanSquaredError' });
model2.setWeights(model.getWeights());
console.log(model.getWeights()[0].dataSync());
console.log(model2.getWeights()[0].dataSync());